R語言實戰（第2版）

在微信讀書上看第二版小一百頁後，發現有第三版，且更新不少，便找來學習閱讀。統計編程這東西，光看不行，得靠項目與實務落地。很多或許細節的技術內容看完，理解了，稍後亦會忘記其中糾葛，留個印象，有需要下次可以當詞典對待，再來翻便是。 這本書挺有名，早些年便加入書架，遲遲未讀，後來做項目或搞量化建模時用了不少R，也看過其他稍薄的書。直至最近基於大模型的輔助編程或稱之爲vibe coding風靡，逐漸發現並深刻領悟一個非常有意思的觀點：AI逐步抹平中層和低層玩家的差距，但是無限拉開了高層和下面玩家的距離。越是懂學科基礎原理和內容的高級玩家，越懂得如何向AI提問，越懂得如何評價，越懂得如何設計更有“品味”的研究框架，越懂得如何HITL（Human in the Loop）。此時感覺有必要回頭系統地看看這本書。 首先說一下，相較於第2版，《R語言實戰》第3版最核心的更新是完整補齊tidyverse現代數據工作流體系，新增tibble、readr、readxl、dplyr、tidyr等工具包實操內容，大幅擴充ggplot2可視化全流程講解並增設獨立繪圖相關章節，全書全面圍繞RStudio更新操作教程；同時對多章節進行擴充與重寫，新增R Markdown動態參數化報告、代碼可視化調試、非標準求值等編程內容，徹底重構包開發章節並補充CRAN、GitHub包分發流程，在建模板塊新增黑箱模型Shapley值解讀、k近鄰/隨機森林缺失值填充、聚類有效性評估等前沿案例，附錄同步更新RGUI、自定義啓動環境、超內存大數據集處理方案，還修正了第2版中過時函數、代碼案例與舊版R環境適配問題，整體淘汰大量傳統基礎數據框舊式寫法。 第3版對繪圖給予了更多的重視，但繪圖這玩意，規則和技術細節很多，包更多，具體應用時再翻再看。屆時更合理的是，結合本書和推理大模型輔助編寫繪圖代碼，會更高效。 其實統計編程這玩意，永遠離不開一件事---撇開數學談代碼，更恰當地說，應該是現代統計學與機器學習算法。除了關於R基礎包，基礎語法，控制流，數據結構，數據預處理等通用性代碼內容，基本全部圍繞統計學和機器學習設計章節。所以想較好地掌握R，得兩條腿走路。 以上是爲“推薦”評價。

把這本書當教科書學習,會非常枯燥,而且(就我個人而言)看一頁忘一頁. 但如果把這本書當詞典或者工具手冊用,你會發現它不愧於“神作”這個名號. 個人看法.

非常好的入門書，適合小白，學習R還是先看書更系統一些，看完了書可以結合視頻再鞏固，有收穫，值得學習使用，同時文本語言我也很喜歡，還有點幽默是怎麼回事呀，比如iPhone也能安裝R，但是最好不要，哈哈哈

自從看過hadley的r4ds之後。我覺得用這本書入門r語言和數據科學已經有些過時了。在探索性數據分析上，語法的簡潔性和一致性上tidy-r是對base-r的全面超越。現在唯一對tidy-r的擔心是接口的穩定性，這讓我不太敢用來做大項目。

一上來就甩出向量，均值和plot等一大堆函數，但是連數據形式都沒介紹呢，對於零基礎尤其是編程語言本身零基礎的人而言理解會很困難，不適合新手入門，適合入門一段時間的人覆盤。

我是看的紙質書第三版 原以爲會很難讀完 沒想到現在就看完了[偷笑R] 學習它的過程其實需要2部分 1.像學一門外語一樣學習R認識的語言 （這樣才能和它溝通） 2.把R包當作藥房的藥品💊 （不同藥品有不同適應症；用不同R包實現不同數據分析方法的時候，就是用不同藥品去解決不同疾病，最重要的是疾病診斷和對症下藥，你不需要等到學習完所有藥品你纔去治病，因爲即便你不瞭解乙酰膽鹼類藥品，你也已經知道對乙酰氨基酚可以退燒了[偷笑R]，所以你可以立馬實踐！） 基於以上兩點其他的便是： 1.對醫學統計學有足夠的認識，最好還是從教材裏對數據和分析方法的一些基本概念都足夠的學習基礎，最好還是從SPSS入門 2.對這個世界有足夠的好奇心和探索欲，因爲說到底，分析數據的發心是你對世界的好奇，你想要透過數據去探索這個世界的規律，數據只是一個入口，SPSS、R、Stata、SAS、Python ,都只是不同的藥房而已，你不需要這麼多藥房，一兩個藥房足以

學R語言，很忌諱用數學學習的方式，最好是應用爲導向，什麼樣的數據在什麼樣的處理下得到什麼樣的結果，有了對這些場景的感知，自然就不難學會，也能由易到難、由簡到繁。

與我而言，這本書很適合R語言的入門和數據分析的入門，我覺得它比較適合入門也許跟我學過Python有關，但不可否認，他在R語言確實是一種簡單易學的需要。當然選擇合適的開發環境很有必要，RStudio就相當不錯。而且R語言自帶的數據集可以讓我們自己練習所學知識

講的很細緻，由淺入深，好喜歡～好適合我這個初學者。

寫的非常細緻，基本包括了r語言進行數據科學的絕大部分內容，當然具體內容還需要去更拓展的瞭解，我在網上搜說這個是base R的內容，下一步在瞭解一下tidyverse對比一下